Исследователи NVIDIA разработали фреймворк ASPIRE, предназначенный для автоматического создания и оптимизации программ управления роботами. Система самостоятельно исправляет ошибки в коде и формирует библиотеку навыков, что позволяет роботам успешно выполнять сложные последовательные задачи. В тестах на бенчмарке LIBERO-Pro решение продемонстрировало 31% точности в режиме zero-shot, значительно повышая эффективность выполнения длинных сценариев.
ASPIRE работает по принципу итеративного уточнения: после генерации первичного плана действий робот анализирует результаты выполнения и вносит коррективы. Успешные стратегии сохраняются в специализированную базу, которая используется для решения новых, ранее не встречавшихся задач. Такой подход позволяет преодолеть проблему ограниченности обучающих данных при работе с долгосрочными горизонтами планирования.
Технология ориентирована на повышение автономности робототехнических систем в непредсказуемых условиях. Вместо жесткого программирования каждого движения, ASPIRE позволяет системе самостоятельно адаптировать поведение, опираясь на накопленный опыт исправлений. Это сокращает необходимость в ручной настройке и ускоряет внедрение роботов в прикладные задачи, требующие многоступенчатых действий.
Ключевые факты
- Фреймворк ASPIRE достиг 31% успеха в задачах zero-shot на бенчмарке LIBERO-Pro.
- Система показала прирост производительности до 77 пунктов на сложных долгосрочных задачах.
- Метод основан на автоматическом создании библиотеки навыков из проверенных исправлений кода.
- Разработка позволяет роботам адаптироваться к новым сценариям без предварительного обучения на конкретных примерах.